2026，這些AI制藥公司值得關(guān)注！

近日，知名行業(yè)媒體BioPharmaTrend發(fā)布2026年AI原生（AI-Native）生物科技企業(yè)名單。

所謂AI原生，即從創(chuàng)立之初就以AI為底層核心，這類Biotech不是在傳統(tǒng)研發(fā)流程上疊加AI工具，而是用AI重構(gòu)整個(gè)藥物研發(fā)全流程。

名單介紹了幾家新成立的公司，它們將AI深度應(yīng)用于RNA 設(shè)計(jì)、生物分子建模、調(diào)控DNA 工程、實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化等多個(gè)領(lǐng)域。

這些項(xiàng)目集中反映出AI制藥的前沿風(fēng)向，有望揭示行業(yè)未來最具價(jià)值的增長(zhǎng)賽道。

智藥局結(jié)合公開信息，對(duì)上述公司進(jìn)行了整理，以供業(yè)內(nèi)參考。

Blank Bio

面向療法開發(fā)與臨床試驗(yàn)的RNA基礎(chǔ)大模型

Blank Bio是一家由YC（Y Combinator）投資的科技生物公司，2025年在加州舊金山成立，由Philip Fradkin、Jonny Hsu與Ian Shi 聯(lián)合創(chuàng)立。

公司致力于打造新一代RNA基礎(chǔ)大模型，為RNA療法、生物標(biāo)志物與診斷技術(shù)提供覆蓋全研發(fā)流程的支持。

模型可對(duì)不同RNA分子變體、突變及其在細(xì)胞中的表達(dá)水平進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)其穩(wěn)定性與蛋白表達(dá)量，在計(jì)算機(jī)中高效模擬多項(xiàng)濕實(shí)驗(yàn)。

基于這些預(yù)測(cè)，系統(tǒng)能夠優(yōu)化mRNA 序列以提升效果，分析血液樣本中的游離 RNA，在特定RNA變體層面識(shí)別生物標(biāo)志物，并發(fā)現(xiàn)全新的RNA藥物靶點(diǎn)，同時(shí)支持RNA靶向療法的設(shè)計(jì)。

公司表示，這類模型還可實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的患者分層，助力設(shè)計(jì)更高效的臨床試驗(yàn)。

目前Blank Bio的開源模型已被制藥巨頭如賽諾菲和葛蘭素史克(GSK) 使用，公司還與Arc Institute合作，將其RNA嵌入技術(shù)整合到下一代虛擬細(xì)胞模型中。

Boltz PBC

面向藥物研發(fā)的開源生物分子基礎(chǔ)大模型

Boltz PBC專注于研發(fā)用于藥物發(fā)現(xiàn)的生物分子基礎(chǔ)大模型。公司于 2026 年初正式公開亮相，完成由A16z領(lǐng)投的2800萬(wàn)美元種子輪融資。

Boltz源自麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（MIT CSAIL），核心技術(shù)圍繞 Boltz 系列模型展開，由Gabriele Corso、Jeremy Wohlwend、Saro Passaro （下圖從左至右）共同創(chuàng)立。

該平臺(tái)依托一系列能深度理解蛋白質(zhì)及其他生物分子3D 結(jié)構(gòu)的大型 AI 模型，將其轉(zhuǎn)化為科研人員可直接用于分子設(shè)計(jì)與預(yù)測(cè)的實(shí)用工具。

2024年底發(fā)布的Boltz-1，是首個(gè)性能達(dá)到 AlphaFold3 水平且完全開源的模型，能夠精確預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)、配體、核酸等生物分子復(fù)合物的 3D 結(jié)構(gòu)。

后續(xù)發(fā)布的Boltz-2進(jìn)一步超越了結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，引入了親和力預(yù)測(cè)。它能夠以比傳統(tǒng)物理模擬快 1000 倍的速度預(yù)測(cè)藥物分子與靶點(diǎn)結(jié)合的緊密程度，極大地加速了早期藥物篩選。

公司還發(fā)布了BoltzGen，一個(gè)生成式AI 模型，專門用于從零開始設(shè)計(jì)能夠結(jié)合特定生物靶點(diǎn)的蛋白質(zhì)。

這些模型被整合進(jìn)Boltz Lab平臺(tái)，并提供了用于小分子和蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)的AI智能體，可自動(dòng)完成結(jié)合分子生成、親和力預(yù)測(cè)排序、合成可行性篩選等全流程工作。

Boltz已與輝瑞達(dá)成合作，基于輝瑞內(nèi)部數(shù)據(jù)對(duì)基礎(chǔ)大模型進(jìn)行專項(xiàng)訓(xùn)練，打造專供輝瑞使用的定制版本，用于結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、小分子親和力評(píng)估與生物藥設(shè)計(jì)；而通用版模型則繼續(xù)向全球科研社區(qū)開放使用。

Origin

用于更安全細(xì)胞與基因治療的調(diào)控DNA設(shè)計(jì)

Origin是一家總部位于舊金山的初創(chuàng)公司，2025 年由 CEO Yash Rathod 與 CTO Malhar Bhide 聯(lián)合創(chuàng)立，并入選 Y Combinator 2026 年冬季創(chuàng)業(yè)營(yíng)。

公司致力于通過設(shè)計(jì)調(diào)控DNA“開關(guān)”（啟動(dòng)子與增強(qiáng)子），讓細(xì)胞與基因治療更加安全，精準(zhǔn)控制治療基因在體內(nèi)的表達(dá)位置與強(qiáng)度。

傳統(tǒng)的細(xì)胞和基因療法（如CAR-T）雖然強(qiáng)大，但往往由于無法精確控制基因在何時(shí)、何地表達(dá)，容易產(chǎn)生毒性。Origin的目標(biāo)是通過編程讓藥物只在病變細(xì)胞中生效。

2025年10月，Origin 正式發(fā)布AI模型Axis，該模型既能預(yù)測(cè)現(xiàn)有調(diào)控序列的行為，也能從頭設(shè)計(jì)全新序列。

根據(jù)公司披露的數(shù)據(jù)，其Axis 模型在預(yù)測(cè)調(diào)控元件活性方面，平均優(yōu)于 Google DeepMind 的 AlphaGenome 模型約6.7%。

公司正在構(gòu)建全球最大的合成調(diào)控序列專有數(shù)據(jù)庫(kù)，涵蓋多種細(xì)胞狀態(tài)。主要應(yīng)用于癌癥、中樞神經(jīng)系統(tǒng)（CNS）疾病等領(lǐng)域的基因療法優(yōu)化。

Manas AI

端到端藥物研發(fā)，專注腫瘤與罕見病

Manas AI是一家成立于2025年的全棧式AI原生生物制藥公司，聯(lián)合創(chuàng)始人包括腫瘤學(xué)家、普利策獎(jiǎng)獲得者Siddhartha Mukherjee與領(lǐng)英聯(lián)合創(chuàng)始人Reid Hoffman、前谷歌工程高管Ujjwal Singh。

圖：Reid Hoffman（左）和Siddhartha Mukherjee（右）

公司公開亮相時(shí)完成2460萬(wàn)美元種子輪融資，由General Catalyst與Reid Hoffman聯(lián)合領(lǐng)投，之后又宣布追加2600萬(wàn)美元種子輪融資。

Manas AI專注開發(fā)腫瘤與罕見病藥物，早期公開信息顯示，其首批項(xiàng)目聚焦乳腺癌、前列腺癌與淋巴瘤。

Manas稱其核心模型為神經(jīng)符號(hào)科學(xué)基礎(chǔ)大模型，將物理定律與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，目標(biāo)是大幅縮短研發(fā)周期、降低腫瘤與罕見病新藥的開發(fā)成本。

公司平臺(tái)覆蓋藥物研發(fā)全流程：從早期靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、分子設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證到臨床試驗(yàn)，將AI 系統(tǒng)與生物學(xué)家、化學(xué)家、臨床醫(yī)生的專業(yè)判斷結(jié)合，可用于抗體、小分子、RNA 藥物及聯(lián)合療法等多種類型。

2026年初，Manas AI 與Schr?dinger達(dá)成了深度戰(zhàn)略合作。通過整合Schr?dinger的物理模擬平臺(tái)，Manas能夠以傳統(tǒng)方法 100 倍的速度進(jìn)行大規(guī)模分子對(duì)接。

Strand AI

用于補(bǔ)齊缺失組學(xué)與臨床數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)大模型

Strand AI成立于2025年，由Yue Dai (CEO) 和 Oded Falik (CTO) 創(chuàng)立，總部位于舊金山，專注于生命科學(xué)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

公司致力于打造面向生命科學(xué)的多模態(tài)患者數(shù)據(jù)集，重點(diǎn)應(yīng)用于藥物發(fā)現(xiàn)與臨床開發(fā)場(chǎng)景。

Strand AI構(gòu)建生物學(xué)基礎(chǔ)模型，并從已測(cè)得的生物讀數(shù)中預(yù)測(cè)“缺失”的生物數(shù)據(jù)，重構(gòu)臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)中缺失或未檢測(cè)的組學(xué)信息，讓原本數(shù)據(jù)不完整的患者樣本仍可被使用。

對(duì)于樣本量少、數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的罕見病研究，該平臺(tái)可合成缺失指標(biāo)，讓原本無法訓(xùn)練的模型成為可能。

Strand還開放了一款交互式工具，可展示AI基于DNA變異預(yù)測(cè)的跨組織、跨人群 RNA 表達(dá)情況，并支持?jǐn)?shù)據(jù)瀏覽與下載。

Medra AI

面向藥物研發(fā)的全自動(dòng)AI機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化平臺(tái)

Medra是一家總部位于舊金山的初創(chuàng)公司，致力于為生命科學(xué)實(shí)驗(yàn)室打造所謂“物理AI科學(xué)家”，由斯坦福大學(xué)機(jī)器人專家、前紐約大學(xué)教授 Michelle Lee 于2021年創(chuàng)立。

Medra于2025年9月正式走出隱身模式，并在同年12月完成5200萬(wàn)美元A輪融資，由 Human Capital 領(lǐng)投，Lux Capital、Menlo Ventures、Fusion Fund 等參投，累計(jì)融資額達(dá)到約 6300 萬(wàn)美元。

Medra的核心目標(biāo)，是打通計(jì)算機(jī)藥物發(fā)現(xiàn)模型與濕實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證之間的閉環(huán)，讓 AI 系統(tǒng)能夠在7×24 小時(shí)無人值守的全自動(dòng)實(shí)驗(yàn)室中，自主開展實(shí)驗(yàn)并持續(xù)迭代優(yōu)化。

Medra開發(fā)了一個(gè)通用的AI視覺控制層，可以讓廉價(jià)、靈活的協(xié)作機(jī)器人手臂像人類實(shí)驗(yàn)員一樣“看”并“操作”實(shí)驗(yàn)器材，并在幾小時(shí)內(nèi)完成部署。

Medra平臺(tái)由兩大核心模塊組成：

物理AI（Physical AI）：通用型實(shí)驗(yàn)室機(jī)器人集群，可對(duì)接標(biāo)準(zhǔn)儀器、讀取屏幕、操作按鍵、處理實(shí)驗(yàn)耗材，能自動(dòng)化普通實(shí)驗(yàn)室中約 70% 的設(shè)備操作。

科學(xué)AI（Scientific AI）：基于大語(yǔ)言模型與視覺模型構(gòu)建的推理層，負(fù)責(zé)提出科學(xué)假設(shè)、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案、解讀實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

Resonate Bio

基于AI驅(qū)動(dòng)的核磁共振平臺(tái)，用于結(jié)構(gòu)導(dǎo)向藥物設(shè)計(jì)

Resonate Bio是一家位于維也納的生物技術(shù)公司，2025 年由 Darryl B. McConnell、Gerald Platzer 與 Robert Konrat 從維也納大學(xué)孵化成立。

傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)生物學(xué)技術(shù)（如X 射線晶體學(xué)）只能給蛋白質(zhì)拍攝“照片”，即靜態(tài)結(jié)構(gòu)。然而，人體內(nèi)約有一半的致病蛋白是高度柔性且處于動(dòng)態(tài)變化的，這使得它們很難通過靜態(tài)模型來設(shè)計(jì)藥物。

Resonate Bio的開發(fā)了AI-NMR混合技術(shù)。通過結(jié)合核磁共振（NMR）實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和先進(jìn)的AI算法，他們能夠生成蛋白質(zhì)與藥物結(jié)合時(shí)的動(dòng)態(tài)“電影”。

與傳統(tǒng)單一靜態(tài)結(jié)構(gòu)不同，該系統(tǒng)可輸出蛋白質(zhì)配體構(gòu)象集合及其相對(duì)豐度，被認(rèn)為是結(jié)構(gòu)導(dǎo)向藥物設(shè)計(jì)（SBDD）的一次重大升級(jí)。

這類構(gòu)象集合專為動(dòng)態(tài)靶點(diǎn)的結(jié)構(gòu)導(dǎo)向藥物設(shè)計(jì)服務(wù)，可攻克傳統(tǒng)晶體學(xué)、冷凍電鏡難以觸及的“不可成藥” 靶點(diǎn)。

在實(shí)際應(yīng)用中，AI模型從 NMR 數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，以高通量方式推斷大量化合物的潛在三維結(jié)合模式，為藥物化學(xué)家在設(shè)計(jì)與優(yōu)化小分子藥物時(shí)提供更豐富的結(jié)構(gòu)信息。

—The End—